論文の概要: Convolutional LSTM Neural Networks for Modeling Wildland Fire Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06679v2
- Date: Thu, 8 Apr 2021 21:07:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-11 03:28:59.589793
- Title: Convolutional LSTM Neural Networks for Modeling Wildland Fire Dynamics
- Title（参考訳）: 森林火災動態モデリングのための畳み込みLSTMニューラルネットワーク
- Authors: John Burge and Matthew Bonanni and Matthias Ihme and Lily Hu
- Abstract要約: 森林火災伝播のダイナミクスをモデル化するために,畳み込み長短期記憶リカレントニューラルネットワークの有効性を評価する。
その結果,convlstmsは局所的な火災伝達イベントを捕捉できるだけでなく,火の拡散率など全体の火災動態を把握できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the climate changes, the severity of wildland fires is expected to worsen.
Models that accurately capture fire propagation dynamics greatly help efforts
for understanding, responding to and mitigating the damages caused by these
fires. Machine learning techniques provide a potential approach for developing
such models. The objective of this study is to evaluate the feasibility of
using a Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) recurrent neural
network to model the dynamics of wildland fire propagation. The machine
learning model is trained on simulated wildfire data generated by a
mathematical analogue model. Three simulated datasets are analyzed, each with
increasing degrees of complexity. The simplest dataset includes a constant wind
direction as a single confounding factor, whereas the most complex dataset
includes dynamic wind, complex terrain, spatially varying moisture content and
heterogenous vegetation density distributions. We examine how effective the
ConvLSTM can learn the fire-spread dynamics over consecutive time steps. It is
shown that ConvLSTMs can capture local fire transmission events, as well as the
overall fire dynamics, such as the rate at which the fire spreads. Finally, we
demonstrate that ConvLSTMs outperform other network architectures that have
previously been used to model similar wildland fire dynamics.
- Abstract（参考訳）: 気候の変化に伴い、森林火災の深刻度は悪化すると予想されている。
火災伝播ダイナミクスを正確に捉えたモデルは、これらの火災による被害の理解、対応、軽減に大いに役立っている。
機械学習技術はそのようなモデルを開発するための潜在的アプローチを提供する。
本研究の目的は,ConvLSTM(Convolutional Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークによる森林火災伝播のダイナミクスのモデル化の可能性を評価することである。
機械学習モデルは、数学的アナログモデルによって生成されたシミュレートされたワイルドファイアデータに基づいて訓練される。
3つのシミュレーションデータセットが分析され、それぞれが複雑度を増している。
最も単純なデータセットは、単一の結合因子として一定の風向きを含み、最も複雑なデータセットは、動的風、複雑な地形、空間的に変化する水分量、異種植物密度分布を含む。
本研究では,ConvLSTMが連続時間ステップで消火速度のダイナミクスをいかに効果的に学習できるかを検討する。
convlstmsは局所的な火災伝達イベントを捕捉できるだけでなく、火災が拡散する速度など全体の火災ダイナミクスを捉えることができることが示されている。
最後に、コンブLSTMは、以前同様の山火事の動態をモデル化するために使われた他のネットワークアーキテクチャよりも優れていることを示す。
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